电动汽车用磷酸铁锂材料研究进展

磷酸铁锂(LiFePO4)作为动力锂离子电池正极材料,具有良好的热稳定性、平稳的充放电平台。然而由于其本身结构的缺陷,导致其倍率性能和低温性能较差,这将影响该材料在电动汽车市场的应用。改善其性能的方法主要有表面包覆、体相掺杂等手段。本文综述了近年来LiFePO4性能改善的研究进展。     

一种基于FPGA的DDS系统设计方法研究

以FPGA为硬件平台,通过具体计算确定了系统相关所有参数,介绍了一种DDS系统的详细设计方法,详细分析了DDS各个功能模块的设计流程,并给出部分仿真结果。依据此设计流程可扩展运用于不同的信号需求,具有一定的功能扩展性并已多次通过QuartusⅡ软件平台在FPGA上调试通过。调试结果证明,该方法可行有效,且产生信号具有精度高、频率变换快速、输出波形失真小等优点。     

互耦效应对DOA估计的影响

在均匀线性阵列模型下,结合常规波束形成算法、Capon最小方差无失真响应(MVDR)波束形成算法、MUSIC算法、ESPRIT算法和Root-MUSIC算法等几种主要到达角(DOA)估计算法的原理,分析了互耦效应影响这些算法的作用机理,并利用MATLAB进行了数值仿真.理论分析和仿真结果表明,互耦效应带来的误差增大了DOA估计算法的估计误差,降低了估计成功概率,严重影响了算法的性能.     

基于时变滤波器的线性调频干扰抑制

为提高伪码调相脉冲多普勒引信抗线性调频(LFM)干扰性能,将基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的自适应时变干扰抑制滤波器应用到伪码调相脉冲多普勒引信中,用来对LFM干扰进行抑制.干扰抑制的效果与LFM信号参数的估计精度有关,为解决计算量与估计精度的矛盾,采用先大步长、后小步长两步估计法.仿真结果表明自适应时变干扰抑制滤波器显著改善了伪码调相脉冲多普勒引信的相关输出.     

浅析测试高压开关测试仪的原理

本文主要介绍测试高压开关测试仪的时间特性的基本原理。     

深水测试管柱动力学分析

深水测试对于及时发现和准确评价海洋深水油气藏具有重要意义,而深水测试的成功率和效果则是通过深水测试管柱力学研究的结果来评价的,其中测试管柱动力学分析可用以评价测试管柱在各种海况下的安全性。为此,提出了使用幅值响应算子（RAO）来计算钻井船纵荡水平运动和升沉运动的位移随时间响应的方法。把通过大钩补偿系统补偿后的升沉运动载荷作为测试管柱顶端的力边界条件和钻井船的纵荡水平运动位移作为测试管柱顶端的位移边界条件,应用有限元方法对测试管柱进行了动力学分析。研究得出以下结论：①在波浪的作用下,钻井船的升沉运动在3 m内,而钻井船的纵荡位移较大;②随着波高的增大,测试管柱的位移和应力波动幅度增大,而应力平均值则变化不大;③波高在10 m以内,测试管柱是安全可靠的。     

大方坯六流中间包少流浇注时钢液的流动行为

在连铸过程中,由于钢水不足或设备故障,为适应生产节奏,关闭多流中间包单个或多个水口是常见操作。然而,水口的关闭会导致中间包流场发生变化,并进一步影响到中间包内夹杂物的去除效率。为此,针对某钢厂重轨钢用大方坯六流中间包,应用数值模拟的研究方法对关闭不同单个水口时中间包内的钢液流动行为以及夹杂物去除情况进行了研究,得出了最佳关停水口方案,为中间包水口关停的选择提供了必要依据。研究结果表明,当中间包关掉任意一流浇注时,中间包内的死区体积均会略微上升;关闭第一流对于中间包内夹杂物的去除的影响最小,此时10、30、50、70、90 μm的夹杂物去除率分别由正常浇注时的12.4%、39.1%、74.2%、93.3%、95.6%变为14.7%、36.4%、76.4%、85.3%、93.8%。     

陶师傅仿古砖入驻黔江

本刊讯近日,陶师傅仿古砖重庆黔江店盛大开业。
　　该店位于舟白街道汽摩建材商谷。开业期间,店方推出了所有商品全部6折等优惠活动。
　　据了解,佛山市陶师傅陶瓷有限公司是一家集产品开发、生产、销售为一体的新型企业,主要经营各种规格的仿古砖、内墙砖系列产品,曾荣获“仿古砖十大品牌”等荣誉。     

聚烯烃成品平面仓库与自动化立体仓库的设计对比

仓库设计质量对成品物料的安全储存和运输提供了良好保障。以两个项目中同等规模聚烯烃装置的成品仓库为例,分析了平面仓库和自动化立体仓库的功能及在设计方法上存在的差异,并比较两者之间的优势与劣势,展望了自动化立体仓库未来发展的趋势。     

基于多层感知机的无线射频标签数量估计方法

近年来,随着标签价格的下降和供应链物流需求的增长,射频识别技术已经走向全面部署阶段.全面部署意指在所有商品上部署标签,以提升供应链追踪的精度.这种趋势会导致标签数据规模呈指数倍增长,给阅读器的信息读取带来很大的压力.在这个背景下,标签数量估计协议,正因为其时间效率高的特点得到越来越多的关注.现有的方法主要根据时隙状态统计特征进行数量估计.然而,各类型数量估计统计量的精度受到系统参数、标签规模、以及随机噪声的影响,其结果很不稳定.任意单一特征都很难给出精准、稳定的数量估计结果.为此,本文设计了一种基于多层感知机的数量估计方法,通过融合多样化的数量估计特征来提高估计的精度.针对真实时隙状态难以获取,模型难以训练的问题,本文研究了如何通过仿真器生成大量具有不同时隙状态的随机帧来训练我们的网络.针对数量估计网络工作范围较窄的问题,我们设计了一种两阶段基于采样思想的数量估计协议,通过快速的标签数量粗略估计设定合理的采样概率,以确保标签数目位于数量估计网络的工作区间.我们的仿真实验结果表明,本文提出的基于多层感知机的数量估计协议比现有方法能提升至少21%的精度.